从Java 16开始，何时以及如何在flatMap上执行一到0..n映射Stream mapMulti_Java_Java Stream_Flatmap_Java 16_Mapmulti

从Java 16开始，何时以及如何在flatMap上执行一到0..n映射Stream mapMulti

java

从Java 16开始，何时以及如何在flatMap上执行一到0..n映射Stream mapMulti,java,java-stream,flatmap,java-16,mapmulti,Java,Java Stream,Flatmap,Java 16,Mapmulti,我浏览了新闻和Java16的源代码，遇到了名为mapMulti的新流方法。早期的访问称它类似于flatMap，并且已经被批准使用相同的Java版本 <R> Stream<R> mapMulti(BiConsumer<? super T,? super Consumer<R>> mapper) 流映射多（BiConsumerStream:：mapMulti是一种新方法，被归类为中间操作它需要一个双消费者映射器将要处理的元素作为消费者。后者使

我浏览了新闻和Java16的源代码，遇到了名为

mapMulti

的新流方法。早期的访问称它类似于

flatMap

，并且已经被批准使用相同的Java版本

<R> Stream<R> mapMulti(BiConsumer<? super T,? super Consumer<R>> mapper)

流映射多（BiConsumerStream:：mapMulti
是一种新方法，被归类为中间操作
它需要一个双消费者映射器
将要处理的元素作为消费者
。后者使该方法乍看起来很奇怪，因为它不同于我们在其他中间方法中使用的方法，例如映射
，过滤器
，或窥视
，其中没有任何一种方法*消费者的变化

API本身在lambda表达式中提供的使用者
的目的是接受后续管道中可用的任意数量的元素。因此，所有元素，无论有多少，都将被传播
使用简单片段的解释

一对一些（0..1）映射（类似于过滤器
）
仅对少数选定的项目使用使用者.accept（R）
可实现类似筛选器的管道。这在根据谓词检查元素并将其映射到不同值的情况下可能会很有用，否则将使用筛选器
和映射
的组合来完成。下面是
Stream.of（“Java”、“Python”、“JavaScript”、“C#”、“Ruby”）
.mapMulti（（str，消费者）->{
如果（str.length（）>4）{
consumer.accept（str.length（））；//长度大于4
}
})
.forEach（i->System.out.print（i+）；
// 6 10


一对一映射（类似于映射
）
使用上一个示例，如果省略了条件，并且每个元素都映射到一个新元素中，并使用使用者
接受，则该方法的有效行为类似于映射
：
Stream.of（“Java”、“Python”、“JavaScript”、“C#”、“Ruby”）
.mapMulti（（str，consumer）->consumer.accept（str.length（））
.forEach（i->System.out.print（i+）；
// 4 6 10 2 4


一对多映射（类似于flatMap
）
这里的事情变得有趣，因为人们可以调用consumer.accept（R）
任意次数。假设我们想要复制表示字符串长度的数字本身，即2
变成2
，2
，4
变成4
，4
，4
，4
，0
变成零
Stream.of（“Java”、“Python”、“JavaScript”、“C#”、“Ruby”、“Ruby”）
.mapMulti（（str，消费者）->{
对于（int i=0；iSystem.out.print（i+）；
// 4 4 4 4 6 6 6 6 6 6 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 2 2 4 4 4 4 



与flatMap的比较
该机制的核心思想是可以多次调用（包括零次）与flatMap
不同，它在内部使用SpinedBuffer
允许将元素推入单个扁平流实例，而无需为每组输出元素创建新的流实例。使用此方法时，状态两个用例优于flatMap
：

使用少量（可能为零）元素替换每个流元素时。使用此方法可避免按flatMap的要求为每组结果元素创建新流实例的开销
当使用命令式方法生成结果元素比以流的形式返回它们更容易时

就性能而言，在这种情况下，新方法mapMulti
是赢家。请查看此答案底部的基准测试
过滤器映射方案
使用此方法而不是单独使用过滤器
或映射
是没有意义的，因为它太冗长，而且实际上创建了一个中间流。异常可能是替换.filter（..）.map（..）
chain一起调用，在检查元素类型及其类型时非常方便
int sum=1,2.0,3.0,4F,5,6L的流量
.MapMultiPoint（（数字，消费者）->{
if（整数的数字实例）{
consumer.accept（（整数）编号）；
}
})
.sum（）；
// 6

int sum=1,2.0,3.0,4F,5,6L的流量
.filter（数字->整数的数字实例）
.mapToInt（数字->（整数）数字）
.sum（）；

如上所述，引入了其变体，如和。这来自于原始流中的mapMulti
方法，如。此外，引入了三个新的功能接口。基本上，它们是BiConsumer
的原始变体，例如：
@FunctionalInterface
interface IntMapMultiConsumer {
    void accept(int value, IntConsumer ic);
}

组合真实用例场景
这种方法的真正威力在于其使用的灵活性，并且一次只创建一个流，这是比flatMap
的主要优势。下面的两个片段表示产品
及其列表
到0..n
提供的平面映射，由提供
类表示，并基于证书在条件中（产品类别和变化可用性）

产品
带有字符串名称
、国际基价
、字符串类别
和列表变体
变体
带有字符串
Benchmark                                   Mode  Cnt   Score   Error  Units
MapMulti_FlatMap.flatMap                    avgt   25  73.852 ± 3.433  ns/op
MapMulti_FlatMap.mapMulti                   avgt   25  17.495 ± 0.476  ns/op

Benchmark                                   Mode  Cnt    Score  Error  Units
MapMulti_FilterMap.filterMap                avgt   25   7.973 ± 0.378  ns/op
MapMulti_FilterMap.mapMulti                 avgt   25   7.765 ± 0.633  ns/op 

Benchmark                                   Mode  Cnt   Score   Error  Units
MapMulti_FlatMap_Optional.flatMap           avgt   25  20.186 ± 1.305  ns/op
MapMulti_FlatMap_Optional.mapMulti          avgt   25  10.498 ± 0.403  ns/op

List<A> list = IntStream.range(0, r_i).boxed()
    .flatMap(i -> IntStream.range(0, r_j).boxed()
        .flatMap(j -> IntStream.range(0, r_k)
            .mapToObj(k -> new A(i, j, k))))
    .collect(Collectors.toList());